I. 인간의 학습 과정 모방, 기계 학습 대량의 데이터를 지도/비지도, 강화 학습 등을 통해 문제의 해답을 찾아내는 기법 지도학습(Supervised Learning)…

I. Security for AI, Evasion Attack - 인공신경망 인식 시 원래 Class가 아닌 다른 Class로 인식하게 하는 입력 데이터 변조…

I. 탐험을 위한 액션 선택의 필요성 - AI 에이전트는 강화학습을 위해 최대한 많은 경험과 최적의 정책 결정 위한 액션 선택…

I. 인공신경망 학습기법, 오류 역전파 가. 오류 역전파의 개념 역방향 가중치 조정을 통해 오차를 최소화하여 신경망 학습을 위한 지도학습 알고리즘…

I. Hidden Parameter 추정, 은닉 마르코프 모델(HMM) 가. 은닉 마르코프 모델 (Hidden Markov Model)의 개념 관측 불가능한 은닉 상태를 관측이…

I. 인공지능 모델 성능 평가, 혼동행렬 가. 혼동행렬의 개념 잘못된 예측의 영향을 파악하기 위해 예측 값과 실제 값 일치 여부를…

I. 과한 학습과 부족 학습, 오버핏과 언더핏의 문제점 구분 문제점 현상 Overfit (과분산) - 과학습, 오류 분산 - High Variance,…

I. 효율적 경로 탐색, 몬테카를로 트리 탐색 가. 몬테카를로 트리 탐색의 정의 전체 경로 탐색 불가능 시 효율적 경로 탐색을…

I. co-adaptation 해결 기법, 드롭아웃 가. 드롭아웃(Dropout)의 개념 딥러닝 시 오버피팅 문제를 해결하기 위해 노드 중 일부를 제거하는 인공지능 최적…

I. 기계학습과 진화 연산, 유전 알고리즘 가. 유전 알고리즘 개념 유전 알고리즘 절차 유전 알고리즘 개념 - 적자생존, 돌연변이 등 유전…